Vote

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных

Vote

Имею опыт общения с аудиторией онлайн, могу проводить обучение, также могу проводить корпоративные вебинары онлайн по заданной тематике, по заданному плану или тексту. Написание текста на вебинар также возможно (см. доп. опции).

Заказывать проведение вебинара нужно заранее, чтобы провести тестирование.

Я могу организовать проведение вебинара на Бизон365, Pruffme, hangouts.

Помогу и научу Вас готовиться и проводить вебинары, потому что иногда очень важно делать это самому хозяину темы!

Модерация на ваших вебинарах